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DataWorks:Data Agent概述

更新時間:Jun 05, 2026

告別繁瑣的資料“體力活”,DataWorks 內建 AI 智能體 (Agent) — Data Agent。Data Agent 致力於將您從重複、低效的工作中解放出來,把寶貴的時間還給創新與思考,讓資料工作重歸簡單高效。它深度融合於 DataWorks 的各個產品模組,只需通過自然語言下達指令,就能在Data Integration、開發、營運、治理、分析全鏈路中為您:

  • 加速代碼開發: 快速產生、最佳化和解釋代碼,將您的想法即時轉化為高品質、正常化的代碼。

  • 自動化任務編排: 智能建立並編排Data Integration、開發與治理等任務,實現端到端流程自動化。

  • 沉澱團隊智慧:將最佳實務和業務知識作為上下文融入每一次思考。

功能概述

什麼是Data Agent

Data Agent,是 DataWorks 平台內的一站式 AI 智能體,包含Agent智能體代碼編程助手ChatBI以及快捷AI操作等核心能力。它全面覆蓋Data Integration、開發、營運、治理與分析全鏈路。依託強大的 AI 推理與自然語言互動技術,使用者僅需通過對話即可自動化完成Data Integration、資料開發與營運、品質治理、資料分析等全周期任務,為企業帶來高效、可信的智能化資料開發新體驗。

核心價值

  • 提升效率:通過代碼自動產生、智能補全、自然語言互動等方式,大幅縮短資料開發和分析的周期。

  • 降低門檻:讓不熟悉複雜SQL或產品操作的使用者,也能通過自然語言快速上手,完成資料開發治理任務。

  • 保障品質:利用AI進行代碼錯誤修正、最佳化和測試案例產生,提升代碼品質和可維護性。

  • 知識沉澱:通過自訂企業知識庫,將企業規範、業務口徑、技術標準融入AI,實現知識的傳承與應用。

開放地區與策略

  • 開放對象:DataWorks 基礎版及以上規格的客戶。部分功能僅限新版資料開發Data Studio可用。

  • 開放地區:華北3(張家口)、華北2(北京)、華北6(烏蘭察布)、華東1(杭州)、華東2(上海)、華南1(深圳)、西南1(成都)、中國香港、新加坡、馬來西亞(吉隆坡)、印尼(雅加達)、日本(東京)。

  • 費用說明自2026年5月28日起,Data Agent 正式啟用商業化收費模式。具體計費方案請參見Data Agent 費用

快速入門

如何喚起Data Agent

您可以通過以下方式與Data Agent進行互動:

  • 全域入口單擊Data Studio頁面頂部導覽列右上方的image,即可開啟Data Agent Chat交談視窗。

  • 編輯器內:在代碼類資料開發節點的智能代碼編輯器中,通過右鍵菜單或快速鍵喚起。

  • 模組內嵌:在特定產品模組的功能區域,帶有Copilot標識的快捷操作按鈕。

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說明

在全域入口處,Data Agent 提供預置的情境化樣本(如資料同步、智能找表、資料開發、資料治理等),您可點擊相應卡片,快速擷取符合該情境的樣本 Prompt,降低使用門檻,提升互動效率。

核心功能詳解

Agent智能體:自動化完成複雜任務

功能概述

DataWorks Agent 服務,引領資料開發與治理進入全新的自動化時代。它不再局限於問答,而是化身為一個能夠自主完成複雜任務的智能體。

使用DataWorks Agent,可以通過自然語言互動來自動化完成DataWorks上資料開發、資料治理的部分任務,例如Data Integration、資料開發、資料地圖、資料治理等。通過大模型的深度思考及規劃能力,Agent可以充分理解使用者的任務,對任務進行步驟分解並制定執行計畫,並調用MCP Server中的相關工具來自動化執行任務。DataWorks將持續豐富和迭代DataWorks MCP Server中的工具集,致力於為使用者提供更加智能和高效的資料開發治理產品體驗。

核心功能亮點

  • 深度理解與自主規劃:基於上下文感知與多輪對話,準確識別複雜意圖,自主將任務分解為可執行檔多步驟計劃。

  • 資料開發治理過程自動化:深度融合DataWorks核心產品能力與流程,全面打通上下文資料,內建DataWorks工具集。

功能入口

  1. 在Data Agent Chat對話方塊中,從Ask模式切換至Agent模式

  2. 根據您的任務類型,輸入/選擇合適的Agent類型。

  3. 通過提問方式,向Agent下達指令。

最佳實務情境

情境1 - Data IntegrationAgent

功能描述:支援使用者以自然語言方式(如中文或英文)直接描述資料同步需求,系統即可自動解析語義,智能產生對應的資料同步任務配置,包括源端與目標端的資料來源類型、表結構映射、欄位過濾條件、分區策略及調度參數等。

情境2 - 資料開發Agent

功能描述:提供基於自然語言的ETL開發體驗,覆蓋需求分析、代碼產生、工作流程產生到發起發布的全流程。

情境3 - 資料營運Agent

功能描述:旨在為任務執行個體提供全面的健康評估與問題定位。通過融合依賴鏈路、資源水位、歷史運行趨勢、變更影響、日誌異常及資料品質等多維度分析,自動產生結構化的診斷報告。

關於更多資料營運Agent的說明,可以參見:AI營運

情境4 - 資料地圖Agent

功能描述:專註於提升資料尋找與理解的效率。通過AI驅動的自然語言互動,您可以在海量資料中快速完成中繼資料多種情境下的探索。

核心能力

  • 自然語言搜尋:支援自然語言問答,無需精確關鍵詞,基於業務意圖即可快速定位目標資料。例如,“找一下和使用者活躍度相關的匯總表”。

  • 自動範圍調整:支援在對話中指定範圍,Agent將自動理解語義,快速基於該範圍進行資料定位。例如,“在adm_bi專案下,尋找和業務經營相關的表”。

  • 深度資料理解:支援對目標資料進行追問,快速擷取血緣、負責人、欄位釋義等詳細資料。例如,“@dws_bi_metric_di這張表的直接下遊有哪些?如果變動後會對哪些負責人有影響?”。

情境5 - 資料治理Agent

功能描述:DataWorks資料治理Agent,驅動企業資料治理從主動式邁向“自主式”資料治理。資料治理不再是複雜的資料分析和大量的表單配置修改,現在只需通過自然語言指令,轉化為精準的治理動作,通過專家級的治理能力進行治理操作的設定,並可進行自動執行。

核心能力

  • 品質規則配置:通過自然語言,協助使用者對指定的重點表,自動設定品質監控規則;資料治理Agent可智能分析指定表的欄位類型、業務語義和重要性,自動推薦並配置合理監控規則,如主鍵唯一性、非空約束、枚舉值範圍校正等,高效完成以往需要多次探查資料和規則配置的工作。

    • 樣本:幫我針對 dim_user_info 這張核心使用者維表,自動產生品質規則。

    • 樣本:針對ods_開頭的表,自動設定錶行數相關品質規則。

  • 品質問題治理:針對資料資產治理模組中,已由系統自動探索的待治理的品質問題,如“熱門訪問表未配置品質規則”,“高基準任務產出表未配置品質規則”等問題,可直接通過自然語言給出治理要求,系統自動分析問題並進行相應治理

    • 樣本:找出熱門訪問表未配置品質規則的表,推薦並配置品質規則。

    • 樣本:幫我治理品質維度問題。

代碼編程助手:提升編碼效率與品質

功能概述

Data Agent 智能編程助手基於先進的大語言模型,通過自然語言互動,能高效完成SQL/Python代碼的產生、最佳化、解釋和測試等任務。為確保最佳效果,您可以在DataWorks預設模型、千問及DeepSeek等多種的模型間自由切換,從而顯著提升ETL開發與資料分析的效率。

核心功能亮點

  • 多模型自由切換:支援預設模型、Qwen3-235B-A22B等。

  • ETL全鏈路支援:支援SQL和Python語言的代碼產生/問答/改寫/最佳化/錯誤修正/注釋/測試案例產生/解釋等。

  • 上下文感知:理解對話內容、代碼、表結構、資料血緣、自訂知識庫等。

功能入口

智能代碼編輯器

情境一:智能代碼補全

使用方法:在您進行代碼類節點開發時,Data Agent會根據上下文(已輸入的代碼、引用的表結構等)智能預測並推薦後續程式碼片段,補全建議會自動出現,按Tab鍵採納。

情境二:右鍵菜單快捷操作

使用方法:在智能代碼編輯器中,按需選中代碼,單擊滑鼠右鍵,在彈出的菜單中選擇Copilot

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Data Agent Chat(Ask模式)

Ask模式是Data Agent Chat的預設模式,適用於以問答形式解決具體的編碼問題。支援使用者完成代碼產生、代碼改寫、代碼錯誤修正、產生注釋、代碼解釋、代碼最佳化、代碼測試、代碼問答、 Notebook Cell 智能產生與快捷找表。使用Data Agent Chat Ask模式時,支援選中編輯器中的代碼作為上下文,進行針對性的操作。

快捷AI操作:簡化產品模組內操作

DataWorks資料開發/營運/品質等模組通過利用大模型的能力,提供便捷智能化產品操作,希望能為開發人員和企業使用者提供智能化產品體驗,以高效完成 DataWorks 產品操作。

查詢結果智能可視化

  • 功能描述:在DataWorks-資料開發/資料分析中,藉助Data Agent智能圖表助手,您可一鍵產生基於查詢結果的可視化圖表及資料見解。

  • 使用入口:在節點運行或SQL查詢結果處,切換至可視化頁簽。

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AI智能建表

  • 功能描述:在Data Studio資料目錄中,藉助Data Agent建表助手,只需輸入表名關鍵字即可完成表的建立。也可一鍵觸發,智能推薦欄位名稱和欄位描述的補全。

  • 使用入口:在Data Studio中建立表時,單擊頁面左上方的Copilot 建表按鈕,輸入建表需求描述,Copilot將自動產生包含欄位定義和DDL的建表方案。

任務發布描述產生

  • 功能描述:在Data Studio中,在發布環節,藉助發布助手,您可一鍵產生上線發布描述,提高發布效率。

  • 使用入口:在Data Studio中,在發布環節,單鍵發行描述輸入框右側的Copilot 生成描述按鈕即可自動產生發布描述。

任務異常智能診斷

  • 功能描述:DataWorks營運中心的智能診斷正式對接Qwen、DeepSeek-R1(671B)模型。當任務運行異常時,您只需點擊運行診斷,大模型即可秒級提取日誌中的關鍵資訊、提供錯誤分析、解決建議,並推薦錯誤修複的快捷操作,讓AI成為您的營運。

  • 使用入口:在營運中心頁面,單擊左側導覽列周期任务运维 > 周期實例,進入周期執行個體頁面。單擊運行失敗執行個體,選中運行失敗節點,單擊右下角的運行診斷即可對任務進行智能診斷。

資料品質規則智能推薦

  • 功能描述:使用者可以通過一鍵喚起Data Agent的能力,基於DataWorks中完整的中繼資料資訊,快速產生適用於特定資料表或業務情境的資料品質規則,支援多種資料來源類型及多維度品質校正。

  • 使用入口:在資料品質頁面,單擊左側導覽列規則配置 > 按表配置,進入按表配置規則頁面。選擇目標表,單擊右側的新建質量監控,進入該表的品質規則配置。

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資料服務API

  • 功能描述:DataWorks資料服務能夠藉助Data Agent智能助手進行快捷API封裝,根據業務需求一鍵產生SQL指令碼並自動解析為API的請求參數和返回參數。

  • 使用入口:在資料服務模組中,建立產生API並選擇指令碼模式。

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ChatBI:將自然語言轉化為資料洞察

ChatBI是一款基於大語言模型的對話式智能分析工具。您只需用自然語言描述分析需求,ChatBI即可自動完成目標表識別、SQL產生與執行、可視化圖表繪製和分析結論提煉,協助您在無需編寫代碼的情況下快速獲得專業的資料分析報告。詳情可參見:ChatBI 概述

進階功能與最佳實務

提升回答準確性:為Data Agent提供精準“記憶”

為了讓Data Agent的回答更貼合您的企業規範和業務情境,我們強烈建議您為其提供精準的知識。

自訂知識(Rules)

  • 功能描述:Rules是您為Data Agent定義的一系列規則、規範和背景知識,它會指導Data Agent的思考和回答。

  • 設定入口:在Data Agent Chat對話方塊右上方,點擊image表徵圖,進入Rules配置頁面。

  • 企業級Rules與個人級Rules

    • 企業級Rules:由管理員統一配置,支援設定生效範圍。適用於定義公司級的業務術語、編碼規範等。

    • 個人級Rules:由使用者個人配置,僅對自己生效。適用於定義個人偏好、常用程式碼片段等。

在對話中指定上下文(Context)

  • 功能描述:在每一次對話中,您可以手動指定與當前任務相關的上下文,讓Data Agent聚焦於這些資訊進行回答,從而獲得更精準的結果。

  • 支援的上下文類型

    • :引用一張或多張表的中繼資料資訊。

    • 節點/代碼檔案:如引用某個節點中的代碼。

    • 資料專輯:引用資料地圖中的資料專輯。

    • Rules:臨時指定某個或某幾個Rules對目前的交談生效。

    • 本地檔案:上傳本地的文檔作為背景資訊。

  • 如何引用上下文:在Data Agent Chat輸入框中,輸入@或者單擊+,即可彈出上下文選取器進行添加。

管理您的對話

查看對話歷史

Data Agent會自動記錄您最近的對話。

  • 記錄範圍:支援查看最近7天內,最多100個對話記錄。

  • 查看入口:在Data Agent Chat視窗頂部右側的“歷史會話”。

實踐建議:為不同任務開啟新對話

我們強烈建議您為每一個獨立的任務開啟一個新的對話(New Chat)

  • 原因:這樣可以避免不同任務的上下文互相干擾,讓Data Agent更專註於當前任務,從而保證回答的準確性和相關性。

常見問題(FAQ)

  • Q: 為什麼Data Agent的回答不準確或不符合我的預期?

    A: 可能是因為缺乏足夠的上下文。請嘗試使用在對話中指定上下文(Context)中描述的方法,為Data Agent提供更精確的背景資訊。

  • Q: Ask模式和Agent模式有什麼區別?我該如何選擇?

    A: Ask模式適用於一問一答式的簡單任務,如產生一段代碼、解釋一個函數。Agent模式適用於需要多個步驟、調用多種工具的複雜任務。

  • Q: 如何讓 Data Agent 優先使用英文回複?

    A: 您可通過以下方式引導 Data Agent 使用英文響應:

    • 在提問時明確添加指令,例如:請用英文回答Respond in English 或 Explain in English

    • 切換至 DataWorks 英文介面,提升模型對英文輸出的一致性與準確性。